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自主机器人在线课程

探索自主机器人技术,用于设计和编程自动操作 Machine。了解传感器、导航和 AI 集成。

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浏览自主机器人课程目录

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Michigan

    AI for Autonomous Vehicles and Robotics

    您将获得的技能: Machine Learning Methods, Machine Learning Software, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Artificial Intelligence, Generative AI, Statistical Machine Learning, Reinforcement Learning, Artificial Neural Networks, Automation, Algorithms

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    39 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Robotics with Webots

    您将获得的技能: Robotic Process Automation, Data Mapping, Artificial Intelligence, Automation, Graph Theory, Planning, Algorithms, Simulation and Simulation Software, Mechanics, Real-Time Operating Systems, Computer Programming, Control Systems, Systems Of Measurement, Simulations, Computer Science, Computer Vision, Engineering, Global Positioning Systems, Linear Algebra, Design

    攻读学位

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    60 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:预览
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    S

    Starweaver

    AI Agents for Cybersecurity

    您将获得的技能: Responsible AI, LLM Application, Threat Detection, Endpoint Detection and Response, Threat Modeling, Cyber Threat Intelligence, Cyber Threat Hunting, Generative AI Agents, Threat Management, Cyber Governance, Incident Response, Cyber Security Strategy, Data Ethics, Cyber Operations, Risking, Cybersecurity, Large Language Modeling, Cyber Security Assessment, Risk Mitigation, Technology Strategies

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    Foundations of Autonomous Systems

    您将获得的技能: Computational Logic, Mathematical Modeling, Theoretical Computer Science, Verification And Validation, Systems Design, System Requirements, Automation, Mechanical Engineering, Systems Analysis, System Design and Implementation, Agentic systems, Applied Mathematics, Control Systems, Simulations, Differential Equations, Computer Science, Artificial Intelligence, Algorithms, Basic Electrical Systems

    攻读学位

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
    ·
    27 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    Università di Napoli Federico II

    Autonomous Vehicle Engineering

    您将获得的技能: NoSQL, Control Systems, Apache Hadoop, Apache Hive, Big Data, Simulation and Simulation Software, Mechanical Design, Model Based Systems Engineering, Database Systems, Artificial Intelligence, Mechanical Engineering, Computer Vision, Laboratory Experience, Systems Architecture, Distributed Computing, Equipment Design, Data Processing, Global Positioning Systems, Business Intelligence, Automation

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    67 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    N

    Northwestern University

    现代机器人学 机械、规划和控制

    您将获得的技能: 应用数学, 人工智能, 机器人流程自动化, 图论, 数学软件, 虚拟环境, 工程计算, 自动化, 机械, 扭矩(物理学), 控制系统, 模拟和模拟软件, 工程分析, 自动化工程, 工程学, 数学建模, 机械工程, Matlab, 数值分析, 机器控制

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1174 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Michigan

    AI for Mechanical Engineers

    您将获得的技能: Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Precision Medicine, Machine Learning Software, Generative AI, Machine Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning Algorithms, AI Product Strategy, Energy and Utilities, Image Analysis, Technical Design, Deep Learning, Computer Vision, Medical Imaging, Statistical Machine Learning, Reinforcement Learning, Electric Power Systems, Bioinformatics, Data-Driven Decision-Making

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    102 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
    预览
    N

    National Taiwan University

    機器人學一 (Robotics (1))

    您将获得的技能: Mechanics, Automation Engineering, Geometry, Linear Algebra, Mechanical Engineering, Engineering Calculations, Applied Mathematics, Trigonometry, Mathematical Modeling, Control Systems, Spatial Analysis

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    64 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    L

    L&T EduTech

    Collaborative Robotics in Industry

    您将获得的技能: Automation Engineering, Programmable Logic Controllers, Electrical Systems, Hydraulics, Control Systems, Automation, Simulation and Simulation Software, Internet Of Things, Manufacturing Processes, Mechanical Engineering, Real Time Data, Human Machine Interfaces, Product Automation, Robotic Process Automation, Industrial Engineering, Hardware Troubleshooting, Image Analysis, Equipment Design, Matlab, Electronic Components

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    119 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    Agentic AI with LangGraph, CrewAI, AutoGen and BeeAI

    您将获得的技能: Agentic systems, Generative AI Agents, LLM Application, Application Design, Tool Calling, Large Language Modeling, Application Development, Software Design Patterns, Data Validation

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    32 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: LLM 申请, 市场机遇, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    N

    Northwestern University

    现代机器人学》课程 1:机器人运动基础

    您将获得的技能: 机械, 控制系统, 模拟和模拟软件, 工程分析, 工程学, 物理学, 数学建模, Angular, 机械工程, Matlab

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1007 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

自主机器人学习者还搜索

机器人
机器人项目
机器人工程师
空中机器人
自动化
无人机
运动学
机器人流程自动化
1234…48

总之,以下是 10 最受欢迎的 autonomous robotics 课程

  • AI for Autonomous Vehicles and Robotics: University of Michigan
  • Introduction to Robotics with Webots: University of Colorado Boulder
  • AI Agents for Cybersecurity : Starweaver
  • Foundations of Autonomous Systems: University of Colorado Boulder
  • Autonomous Vehicle Engineering: Università di Napoli Federico II
  • 现代机器人学 机械、规划和控制: Northwestern University
  • AI for Mechanical Engineers: University of Michigan
  • 機器人學一 (Robotics (1)): National Taiwan University
  • Collaborative Robotics in Industry: L&T EduTech
  • Agentic AI with LangGraph, CrewAI, AutoGen and BeeAI: IBM

关于 Autonomous Robotics 的常见问题

自主机器人技术是指设计、开发和制造能够在没有人类直接干预的情况下执行任务或做出决策的机器人的科学和技术。 这些机器人配备了传感器、感知和决策能力,能够感知环境、分析收集到的数据,并根据预定义指令或学习算法做出智能决策。 自主机器人可以穿越障碍物,与物体或人类互动,并独立完成复杂的任务,因此在制造、医疗保健、农业和勘探等各个领域都很有价值。 ‎

要想在自主机器人技术领域取得优异成绩,您应该重点掌握以下关键技能方面的专业知识:

  1. 机器人工程:扎实掌握机器人技术的核心原理,包括运动学、动力学、控制理论和传感器集成。

  2. 编程:熟练掌握 Python、C++ 或 MATLAB 等编程语言对自主机器人技术至关重要。 熟悉算法、数据结构和软件开发实践。

  3. 计算机视觉:学习物体检测、识别和跟踪等计算机视觉技术方面的知识。 OpenCV 和 TensorFlow 等深度学习库可以提供帮助。

  4. 机器学习:学习机器学习算法和技术,因为它们在帮助机器人做出明智决策和提高性能方面发挥着重要作用。

  5. 传感器融合:了解整合各种传感器(摄像头、激光雷达、雷达等)数据的过程,以获得对环境的统一而准确的感知。

  6. 路径规划与控制:掌握路径规划和控制算法的概念,使机器人能够自主导航,同时避开障碍物。

  7. 模拟和机器人框架:熟练使用机器人操作系统(ROS)等机器人框架和 Gazebo 等模拟工具。 通过这些平台,您可以构建、测试和验证自主机器人系统。

  8. 系统设计与集成:培养设计和集成自主机器人不同子系统的技能,考虑硬件选择、通信协议和电源管理等因素。

  9. 沟通与协作:提高团队协作能力:机器人项目通常需要多学科合作和有效沟通。

  10. 不断学习:通过在线资源、研究论文和参加会议,了解机器人和自主系统的最新进展,跟上该领域不断发展的步伐。

请记住,自主机器人技术是一个多学科领域,因此,掌握每个领域的知识将使您能够成功地设计、制造和操作自主机器人。 ‎

需要自主机器人技能的工作包括

  1. 机器人工程师:作为机器人工程师,您将设计、构建和维护自主机器人系统。 您将负责为机器人编程,使其执行特定任务,并开发算法以提高机器人的自主性。

  2. 自动驾驶汽车工程师:随着自动驾驶汽车和自主车辆的兴起,对熟练掌握自主机器人技术的工程师的需求日益增长。 作为自动驾驶汽车工程师,您将为各种类型的汽车开发、测试和部署自动导航系统。

  3. 工业自动化专家:工业自动化在各行各业日益普及。 掌握了自主机器人技术,您就可以成为一名自动化专家,设计和实施自主系统,以优化生产流程、提高生产率和安全性。

  4. 研究科学家:自主机器人技术领域的研究需要在该领域拥有深厚知识和技能的人才。 作为研究科学家,您可以在学术界或私人研究机构工作,开展尖端研究,推动自主机器人技术领域的发展。

  5. 无人机操作员:无人机正越来越多地用于各种应用,包括航拍、制图、监控和送货服务。 掌握了自主机器人技术,你就可以成为无人机操作员,为商业或娱乐用途的自主无人机编程和驾驶。

  6. 人工智能和机器学习工程师:自主机器人技术在很大程度上依赖于人工智能(AI)和机器学习(ML)算法。 掌握了自主机器人技术方面的技能,您就可以成为一名人工智能或 ML 工程师,开发用于自主系统的算法和模型。

  7. 医疗保健机器人工程师:医疗保健是自主机器人技术取得重大进展的另一个行业。 作为一名医疗保健机器人工程师,您可以开发和维护用于外科手术、康复、病人护理和医疗诊断的机器人系统。

  8. 农业机器人专家:在农业领域,自主机器人技术通过实现播种、收割和作物监测等任务的自动化,正在改变农业生产方式。 通过掌握自主机器人技术,您可以成为农业机器人专家,开发机器人系统,提高农业效率和产量。

这些只是拥有自主机器人技能的人可获得的众多工作机会中的几个例子。 该领域正在迅速发展,拥有该领域专业知识的人有许多令人兴奋的职业前景。 ‎

最适合学习自主机器人技术的人是那些对技术、工程和计算机科学有浓厚兴趣的人。 他们应该对解决问题充满热情,对机器如何独立运行充满好奇。 此外,具有数学和编程背景的人将更容易掌握自主机器人技术所涉及的概念和算法。 良好的沟通和团队合作技能也很重要,因为自主机器人技术通常需要与他人合作设计和构建复杂的系统。 ‎

以下是您可以学习的与自主机器人技术相关的几个主题:

  1. 人工智能和机器学习:了解人工智能和机器学习背后的基本原理和算法对于开发自主机器人至关重要。 探索的主题可能包括深度学习、强化学习、计算机视觉和自然语言处理。

  2. 控制系统:熟悉用于设计自主机器人系统的控制理论和技术。 这包括学习 PID 控制器、状态空间建模、最优控制和反馈系统。

  3. 机器人学和运动学:了解机器人技术的基础知识,包括机器人运动学、动力学和控制。 这将帮助您了解自主机器人如何操作和操纵环境中的物体。

  4. 定位和绘图:探索机器人自主感知和导航周围环境的技术和算法。 可以探讨同步定位和绘图(SLAM)、里程测量和传感器融合等主题。

  5. 传感器技术:了解自主机器人技术中常用的各种传感器,如视觉传感器、激光雷达、雷达和惯性测量单元 (IMU)。 了解这些传感器的功能及其与机器人的集成至关重要。

  6. 路径规划和导航:研究为自主机器人规划最佳路径和轨迹的算法。 研究主题包括 A* 搜索算法、Dijkstra 算法、势场和运动规划技术。

  7. 人机互动:探索自主机器人技术的社会和伦理方面,考虑机器人如何才能有效、安全地与人类互动。 主题可能包括自然语言处理、手势识别和以人为本的设计。

  8. 多代理系统和群机器人技术:研究多个自主机器人如何协作和协调行动,以实现共同目标。 探索集体智能、蜂群算法和蜂群机器人原理等概念。

  9. 机器人操作系统 (ROS):熟悉机器人界广泛使用的流行开源框架 ROS。 了解 ROS 将使您能够高效地为自主机器人开发和集成软件。

  10. 现实世界的应用:研究自主机器人技术的具体应用,如自主车辆、工业自动化、医疗保健机器人和自主无人机。 了解这些领域的挑战和进步。

请记住,这只是一个起点,自主机器人技术领域非常广阔,而且还在不断发展。 持续学习、实际实验和实践项目将有助于获得这一领域的专业知识。 ‎

在线自主机器人学课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新知识 自主机器人学是指设计、开发和制造能够在没有人类直接干预的情况下执行任务或做出决策的机器人的科学和技术。 这些机器人配备了传感器、感知和决策能力,能够感知环境、分析收集到的数据,并根据预定义指令或学习算法做出智能决策。 自主机器人可以穿越障碍物,与物体或人类互动,并独立完成复杂的任务,因此在制造、医疗保健、农业和勘探等各个领域都很有价值。 技能由顶尖大学和行业领导者提供的自主机器人技术课程种类繁多,适合不同技能水平的学员选择。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的自主机器人课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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